Apache DolphinScheduler 高可用架构中的故障转移优化设计
2025-05-19 09:31:57作者:农烁颖Land
背景与问题分析
在分布式任务调度系统Apache DolphinScheduler的Master/Worker架构中,节点故障转移是一个关键的高可用保障机制。当前实现中存在一个潜在问题:当节点与注册中心(如Zookeeper)发生短暂断开连接后又重新连接时,可能导致重复的工作流/任务执行。
这种情况通常发生在网络波动或注册中心短暂不可用时。例如使用Curator客户端连接Zookeeper时,如果会话超时设置为120秒,服务器在80秒内检测到心跳失败后会进入挂起状态。当它成功重新连接到另一个Zookeeper节点后,服务会继续工作。但在这个过程中,其他节点可能已经收到了该节点的断开事件,从而触发了故障转移流程。
现有机制缺陷
当前实现的主要问题在于:
- 短暂断开的节点重新连接后,系统无法区分这是"新生"节点还是"已死亡"节点
- 可能导致同一个工作流或任务被多个节点同时处理
- 资源可能出现重复分配,影响系统稳定性和数据一致性
解决方案设计
核心思想
引入FAILOVER_FINISH_NODES注册表机制,通过唯一标识确保已被故障转移的节点不会再次参与工作。
具体实现方案
- 节点唯一标识:每个服务器使用"地址+服务器启动时间"作为唯一标识符
- 故障转移记录:当一个节点被成功故障转移后,其标识会被记录在
FAILOVER_FINISH_NODES路径下 - 节点自检机制:节点重新连接时,会检查自己是否已被记录在
FAILOVER_FINISH_NODES中 - 自动终止:如果发现自身已被标记为故障转移完成,则该节点会自动终止运行
技术实现细节
-
注册中心结构:
- 新增
FAILOVER_FINISH_NODES持久化节点 - 子节点为已被故障转移的节点标识
- 新增
-
节点注册流程:
- 节点启动时记录启动时间戳
- 注册时同时写入常规节点信息和启动时间
-
故障转移流程:
- 检测到节点失联后,先检查
FAILOVER_FINISH_NODES - 确认需要故障转移后,执行转移操作
- 转移完成后将原节点标识写入
FAILOVER_FINISH_NODES
- 检测到节点失联后,先检查
-
节点重连处理:
- 节点重新连接时首先查询
FAILOVER_FINISH_NODES - 如果发现自身标识存在,则主动终止服务
- 节点重新连接时首先查询
优势与价值
- 避免重复执行:彻底解决了因节点短暂断开导致的重复工作流/任务问题
- 数据一致性保障:确保每个任务只被一个节点处理
- 系统稳定性提升:防止资源冲突和状态混乱
- 明确的节点生命周期:使节点状态转换更加清晰可控
实际应用场景
这一改进特别适合以下场景:
- 云环境中的网络波动情况
- 注册中心集群的节点切换
- 计划内的维护操作导致的短暂断开
- 资源紧张时的节点假死情况
总结
通过在Apache DolphinScheduler中引入FAILOVER_FINISH_NODES机制,我们建立了一个更加健壮的故障转移系统。这一设计不仅解决了重复执行的核心问题,还为系统的可靠性设立了新的标准。节点唯一标识和主动终止机制的结合,确保了分布式环境下节点生命周期的精确控制,是分布式系统高可用设计的一个典范。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
293
2.62 K
暂无简介
Dart
584
127
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
606
185
deepin linux kernel
C
24
7
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
610
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
358
2.27 K
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
758
72
Ascend Extension for PyTorch
Python
123
149
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
402
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
130
415